一、设计背景
大家都知道易用性和易维护性一直是goframe
一直努力建设的,也是goframe
有别其他框架和组件比较大的一点差异。goframe
没有采用其他 ORM
常见的 BelongsTo
, HasOne
, HasMany
, ManyToMany
这样的模型关联设计,这样的关联关系维护较繁琐,例如外键约束、额外的标签备注等,对开发者有一定的心智负担。因此 框架不倾向于通过向模型结构体中注入过多复杂的标签内容、关联属性或方法,并一如既往地尝试着简化设计,目标是使得模型关联查询尽可能得易于理解、使用便捷。因此在之前推出了ScanList
方案,建议大家在继续了解With
特性之前先了解一下 模型关联-动态关联-ScanList 。
经过一系列的项目实践,我们发现ScanList
虽然从运行时业务逻辑的角度来维护了模型关联关系,但是这种关联关系维护也不如期望的简便。因此,我们继续改进推出了可以通过模型简单维护关联关系的With
模型关联特性,当然,这种特性仍然致力于提升整体框架的易用性和维护性,可以把With
特性看做ScanList
与模型关联关系维护的一种结合和改进。
本特性需要感谢 aries 提供的宝贵建议。
With
特性从goframe v1.15.7
版本开始提供,目前属于实验性特性。
二、举个例子
我们先来一个简单的示例,便于大家更好理解With
特性,该示例来自于之前的ScanList
章节的相同示例,改进版。
1、数据结构
# 用户表
CREATE TABLE `user` (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(45) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
# 用户详情
CREATE TABLE `user_detail` (
uid int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
address varchar(45) NOT NULL,
PRIMARY KEY (uid)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
# 用户学分
CREATE TABLE `user_scores` (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
uid int(10) unsigned NOT NULL,
score int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2、数据结构
根据表定义,我们可以得知:
- 用户表与用户详情是
1:1
关系。 - 用户表与用户学分是
1:N
关系。 - 这里并没有演示
N:N
的关系,因为相比较于1:N
的查询只是多了一次关联、或者一次查询,最终处理方式和1:N
类似。
那么Golang
的模型可定义如下:
// 用户详情
type UserDetail struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_detail"`
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
// 用户学分
type UserScores struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_scores"`
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
// 用户信息
type User struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserDetail *UserDetail `orm:"with:uid=id"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id"`
}
3、数据写入
为简化示例,我们这里创建5
条用户数据,采用事务操作方式写入:
- 用户信息,
id
为1-5
,name
为name_1
到name_5
。 - 同时创建
5
条用户详情数据,address
数据为address_1
到address_5
。 - 每个用户创建
5
条学分信息,学分为1-5
。
g.DB().Transaction(ctx, func(ctx context.Context, tx gdb.TX) error {
for i := 1; i <= 5; i++ {
// User.
user := User{
Name: fmt.Sprintf(`name_%d`, i),
}
lastInsertId, err := g.Model(user).Data(user).OmitEmpty().InsertAndGetId()
if err != nil {
return err
}
// Detail.
userDetail := UserDetail{
Uid: int(lastInsertId),
Address: fmt.Sprintf(`address_%d`, lastInsertId),
}
_, err = g.Model(userDetail).Data(userDetail).OmitEmpty().Insert()
if err != nil {
return err
}
// Scores.
for j := 1; j <= 5; j++ {
userScore := UserScores{
Uid: int(lastInsertId),
Score: j,
}
_, err = g.Model(userScore).Data(userScore).OmitEmpty().Insert()
if err != nil {
return err
}
}
}
return nil
})
执行成功后,数据库数据如下:
mysql> show tables;
+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| user |
| user_detail |
| user_score |
+----------------+
3 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from `user`;
+----+--------+
| id | name |
+----+--------+
| 1 | name_1 |
| 2 | name_2 |
| 3 | name_3 |
| 4 | name_4 |
| 5 | name_5 |
+----+--------+
5 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from `user_detail`;
+-----+-----------+
| uid | address |
+-----+-----------+
| 1 | address_1 |
| 2 | address_2 |
| 3 | address_3 |
| 4 | address_4 |
| 5 | address_5 |
+-----+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from `user_score`;
+----+-----+-------+
| id | uid | score |
+----+-----+-------+
| 1 | 1 | 1 |
| 2 | 1 | 2 |
| 3 | 1 | 3 |
| 4 | 1 | 4 |
| 5 | 1 | 5 |
| 6 | 2 | 1 |
| 7 | 2 | 2 |
| 8 | 2 | 3 |
| 9 | 2 | 4 |
| 10 | 2 | 5 |
| 11 | 3 | 1 |
| 12 | 3 | 2 |
| 13 | 3 | 3 |
| 14 | 3 | 4 |
| 15 | 3 | 5 |
| 16 | 4 | 1 |
| 17 | 4 | 2 |
| 18 | 4 | 3 |
| 19 | 4 | 4 |
| 20 | 4 | 5 |
| 21 | 5 | 1 |
| 22 | 5 | 2 |
| 23 | 5 | 3 |
| 24 | 5 | 4 |
| 25 | 5 | 5 |
+----+-----+-------+
25 rows in set (0.00 sec)
4、数据查询
新的With
特性下,数据查询相当简便,例如,我们查询一条数据:
// 重新声明一下,防止大家上下来回拉动
// 用户详情
type UserDetail struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_detail"`
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
// 用户学分
type UserScores struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_scores"`
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
// 用户信息
type User struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserDetail *UserDetail `orm:"with:uid=id"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id"`
}
var user *User
// WithAll 会查询带有with tag的字段,这个例子中,将会查询 UserDetail结构体对应的表和 UserScores结构体对应的表
g.Model(tableUser).WithAll().Where("id", 3).Scan(&user)
以上语句您将会查询到用户ID为3
的用户信息、用户详情以及用户学分信息,以上语句将会在数据库中自动执行以下SQL
语句:
2021-05-02 22:29:52.634 [DEBU] [ 2 ms] [default] SHOW FULL COLUMNS FROM `user`
2021-05-02 22:29:52.635 [DEBU] [ 1 ms] [default] SELECT * FROM `user` WHERE `id`=3 LIMIT 1
2021-05-02 22:29:52.636 [DEBU] [ 1 ms] [default] SHOW FULL COLUMNS FROM `user_detail`
2021-05-02 22:29:52.637 [DEBU] [ 1 ms] [default] SELECT `uid`,`address` FROM `user_detail` WHERE `uid`=3 LIMIT 1
2021-05-02 22:29:52.643 [DEBU] [ 6 ms] [default] SHOW FULL COLUMNS FROM `user_score`
2021-05-02 22:29:52.644 [DEBU] [ 0 ms] [default] SELECT `id`,`uid`,`score` FROM `user_score` WHERE `uid`=3
执行后,通过g.Dump(user)
打印的用户信息如下:
{
Id: 3,
Name: "name_3",
UserDetail: {
Uid: 3,
Address: "address_3",
},
UserScores: [
{
Id: 11,
Uid: 3,
Score: 1,
},
{
Id: 12,
Uid: 3,
Score: 2,
},
{
Id: 13,
Uid: 3,
Score: 3,
},
{
Id: 14,
Uid: 3,
Score: 4,
},
{
Id: 15,
Uid: 3,
Score: 5,
},
],
}
5、列表查询
我们来一个通过With
特性查询列表的示例:
var users []*User
// With(UserDetail{}) 只查询User结构体中的UserDetail对应的表
g.Model(users).With(UserDetail{}).Where("id>?", 3).Scan(&users)
执行后,通过g.Dump(users)
打印用户数据如下:
[
{
Id: 4,
Name: "name_4",
UserDetail: {
Uid: 4,
Address: "address_4",
},
UserScores: [],
},
{
Id: 5,
Name: "name_5",
UserDetail: {
Uid: 5,
Address: "address_5",
},
UserScores: [],
},
]
6、条件与排序
通过With
特性关联时可以指定关联的额外条件,以及在多数据结果下指定排序规则。例如:
type User struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserDetail *UserDetail `orm:"with:uid=id, where:uid > 3"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id, where:score>1 and score<5, order:score desc"`
}
通过orm
标签中的where
子标签以及order
子标签指定额外关联条件体积排序规则。
三、详细说明
想必您一定对上面的某些使用比较好奇,比如gmeta
包、比如WithAll
方法、比如orm
标签中的with
语句、比如Model
方法给定struct
参数识别数据表名等等,那这就对啦,接下来,我们详细聊聊吧。
1、gmeta
包
我们可以看到在上面的结构体数据结构中都使用embed
方式嵌入了一个gmeta.Meta
结构体,例如:
type UserDetail struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_detail"`
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
其实在GoFrame
框架中有很多这种小组件包用以实现特定的便捷功能。gmeta
包的作用主要用于嵌入到用户自定义的结构体中,并且通过标签的形式给gmeta
包的结构体(例如这里的gmeta.Meta
)打上自定义的标签内容(列如这里的`orm:"table:user_detail"`
),并在运行时可以特定方法动态获取这些自定义的标签内容。详情请参考章节:元数据-gmeta
因此,这里嵌入gmeta.Meta
的目的是为了标记该结构体关联的数据表名称。
2、模型关联指定
在如下结构体中:
type User struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserDetail *UserDetail `orm:"with:uid=id"`
UserScores []*UserScore `orm:"with:uid=id"`
}
我们通过给指定的结构体属性绑定orm
标签,并在orm
标签中通过with
语句指定当前结构体(数据表)与目标结构体(数据表)的关联关系,with
语句的语法如下:
with:当前属性对应表关联字段=当前结构体对应数据表关联字段
并且字段名称忽略大小写以及特殊字符匹配,例如以下形式的关联关系都是能够自动识别的:
with:UID=ID
with:Uid=Id
with:U_ID=id
如果两个表的关联字段都是同一个名称,那么也可以直接写一个即可,例如:
with:uid
在本示例中,UserDetail
属性对应的数据表为user_detail
,UserScores
属性对应的数据表为user_score
,两者与当前User
结构体对应的表user
都是使用uid
进行关联,并且目标关联的user
表的对应字段为id
。
3、With/WithAll
1)基本介绍
默认情况下,即使我们的结构体属性中的orm
标签带有with
语句,ORM
组件并不会默认启用With
特性进行关联查询,而是需要依靠With/WithAll
方法启用该查询特性。
With
:指定启用关联查询的数据表,通过给定的属性对象指定。WithAll
:启用操作对象中所有带有with
语句的属性结构体关联查询。
在我们本示例中,使用的是WithAll
方法,因此自动启用了User
表中的所有属性的模型关联查询,只要属性结构体关联了数据表,并且orm
标签中带有with
语句,那么都将会自动查询数据并根据模型结构的关联关系进行数据绑定。假如我们只启用某部分关联查询,并不启用全部属性模型的关联查询,那么可以使用With
方法来指定。并且With
方法可以指定启用多个关联模型的自动查询,在本示例中的WithAll
就相当于:
var user *User
g.Model(tableUser).With(UserDetail{}, UserScore{}).Where("id", 3).Scan(&user)
也可以这样:
var user *User
g.Model(tableUser).With(User{}.UserDetail, User{}.UserScore).Where("id", 3).Scan(&user)
2)仅关联用户详情模型
假如我们只需要查询用户详情,并不需要查询用户学分,那么我们可以使用With
方法来启用指定对象对应数据表的关联查询,例如:
var user *User
g.Model(tableUser).With(UserDetail{}).Where("id", 3).Scan(&user)
也可以这样:
var user *User
g.Model(tableUser).With(User{}.UserDetail).Where("id", 3).Scan(&user)
执行后,通过g.Dump(user)
打印用户数据如下:
{
"id": 3,
"name": "name_3",
"UserDetail": {
"uid": 3,
"address": "address_3"
},
"UserScores": null
}
3)仅关联用户学分模型
我们也可以只关联查询用户学分信息,例如:
var user *User
g.Model(tableUser).With(UserScore{}).Where("id", 3).Scan(&user)
也可以这样:
var user *User
g.Model(tableUser).With(User{}.UserScore).Where("id", 3).Scan(&user)
执行后,通过g.Dump(user)
打印用户数据如下:
{
"id": 3,
"name": "name_3",
"UserDetail": null,
"UserScores": [
{
"id": 11,
"uid": 3,
"score": 1
},
{
"id": 12,
"uid": 3,
"score": 2
},
{
"id": 13,
"uid": 3,
"score": 3
},
{
"id": 14,
"uid": 3,
"score": 4
},
{
"id": 15,
"uid": 3,
"score": 5
}
]
}
4)不关联任何模型查询
假如,我们不需要关联查询,那么更简单,例如:
var user *User
g.Model(tableUser).Where("id", 3).Scan(&user)
执行后,通过g.Dump(user)
打印用户数据如下:
{
"id": 3,
"name": "name_3",
"UserDetail": null,
"UserScores": null
}
四、使用限制
1、字段查询与过滤
可以看到,在我们上面的示例中,并没有指定查询的字段,但是在打印的SQL
日志中可以看到查询语句不是简单的SELECT *
而是执行了具体的字段查询。在With
特性下,将会自动按照关联模型对象的属性进行查询,属性的名称将会与数据表的字段做自动映射,并且会自动过滤掉无法自动映射的字段查询。
所以,在With
特性下,我们无法做到仅查询属性中对应的某几个字段。如果需要实现仅查询并赋值某几个字段,建议您对model
数据结构按照业务场景进行裁剪,创建满足特定业务场景的数据结构,而不是使用一个数据结构满足不同的多个场景。
我们来一个示例更好说明。假如我们有一个实体对象数据结构Content
,一个常见的CMS
系统的内容模型如下,该模型与数据表字段一一对应:
type Content struct {
Id uint `orm:"id,primary" json:"id"` // 自增ID
Key string `orm:"key" json:"key"` // 唯一键名,用于程序硬编码,一般不常用
Type string `orm:"type" json:"type"` // 内容模型: topic, ask, article等,具体由程序定义
CategoryId uint `orm:"category_id" json:"category_id"` // 栏目ID
UserId uint `orm:"user_id" json:"user_id"` // 用户ID
Title string `orm:"title" json:"title"` // 标题
Content string `orm:"content" json:"content"` // 内容
Sort uint `orm:"sort" json:"sort"` // 排序,数值越低越靠前,默认为添加时的时间戳,可用于置顶
Brief string `orm:"brief" json:"brief"` // 摘要
Thumb string `orm:"thumb" json:"thumb"` // 缩略图
Tags string `orm:"tags" json:"tags"` // 标签名称列表,以JSON存储
Referer string `orm:"referer" json:"referer"` // 内容来源,例如github/gitee
Status uint `orm:"status" json:"status"` // 状态 0: 正常, 1: 禁用
ReplyCount uint `orm:"reply_count" json:"reply_count"` // 回复数量
ViewCount uint `orm:"view_count" json:"view_count"` // 浏览数量
ZanCount uint `orm:"zan_count" json:"zan_count"` // 赞
CaiCount uint `orm:"cai_count" json:"cai_count"` // 踩
CreatedAt *gtime.Time `orm:"created_at" json:"created_at"` // 创建时间
UpdatedAt *gtime.Time `orm:"updated_at" json:"updated_at"` // 修改时间
}
内容的列表页又不需要展示这么详细的内容,特别是其中的Content
字段非常大,我们列表页只需要查询几个字段而已。那么我们可以单独定义一个用于列表的返回数据结构(字段裁剪),而不是直接使用数据表实体对象数据结构。例如:
type ContentListItem struct {
Id uint `json:"id"` // 自增ID
CategoryId uint `json:"category_id"` // 栏目ID
UserId uint `json:"user_id"` // 用户ID
Title string `json:"title"` // 标题
CreatedAt *gtime.Time `json:"created_at"` // 创建时间
UpdatedAt *gtime.Time `json:"updated_at"` // 修改时间
}
2、必须存在关联字段属性
由于With
特性是通过识别数据结构关联关系,并自动执行多条SQL查询来实现的,因此关联的字段也必须作为对象的属性便于关联字段值得自动获取。简单地讲,with
标签中的字段必须存在于关联对象的属性上。
五、递归关联
如果关联的模型属性也带有with
标签,那么将会递归执行关联查询。With
特性支持无限层级的递归关联。以下示例,仅供参考:
// 用户详情
type UserDetail struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_detail"`
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
// 用户学分 - 必修课
type UserScoresRequired struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_scores"`
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
// 用户学分 - 选修课
type UserScoresOptional struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_scores"`
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
// 用户学分
type UserScores struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_scores"`
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Required []UserScoresRequired `orm:"with:id, where:type=1"`
Optional []UserScoresOptional `orm:"with:id, where:type=2"`
}
// 用户信息
type User struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserDetail *UserDetail `orm:"with:uid=id"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id"`
}
六、模型示例
根据当前的数据表,这里给了更多的一些模型编写示例供大家参考。
1、关联模型嵌套
type UserDetail struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_detail"`
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
type UserScores struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_scores"`
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
type User struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user"`
*UserDetail `orm:"with:uid=id"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id"`
}
嵌套的模型也支持嵌套,只要是结构体嵌套的都支持自动数据赋值。例如:
type UserDetail struct {
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
type UserDetailEmbedded struct {
UserDetail
}
type UserScores struct {
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
type User struct {
*UserDetailEmbedded `orm:"with:uid=id"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id"`
}
2、基础模型嵌套
type UserDetail struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_detail"`
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
type UserScores struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user_scores"`
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
type UserEmbedded struct {
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
}
type User struct {
gmeta.Meta `orm:"table:user"`
UserEmbedded
*UserDetail `orm:"with:uid=id"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id"`
}
3、模型不带meta
信息
模型中的meta
结构重要的是指定数据表名称,当不存在meta
信息时,查询的数据表将会自动以结构体名称的CaseSnake
名称。例如,UserDetail
将会自动使用user_detail
数据表名称,UserScores
将会自动使用user_scores
数据表名称。
type UserDetail struct {
Uid int `json:"uid"`
Address string `json:"address"`
}
type UserScores struct {
Id int `json:"id"`
Uid int `json:"uid"`
Score int `json:"score"`
}
type User struct {
*UserDetail `orm:"with:uid=id"`
Id int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
UserScores []*UserScores `orm:"with:uid=id"`
}
七、后续改进
- 目前
With
特性仅实现了查询操作,还不支持写入更新等操作。